Using Very High Resolution Remotely Piloted Aircraft Imagery to Map Peatland Vegetation Composition and Configuration Patterns within an Elevation Gradient
Notice bibliographique
Résumé
GIS has developed over the decades from theory to highly accurate scientific observation using \nsatellites that provide high resolution imagery. Over the last decade drones have been \nintroduced to the world of GIS and have been able to overcome some of the issues present in \nsatellite and aerial imagery such as lower resolution for smaller objects and temporal \nconstraints. My thesis aims to explore how accurately RPAS can identify vegetation \ncommunities classed by morphological structure when compared to ground based vegetation \nsurveys in peatlands in Alberta. The wetland sites are situated across subregions that are \ncurrently not mapped by the Alberta Merged Wetland Inventory. Our research aims to answer \nthe following questions: 1) assess at how differing image resolution (2 cm and 3 cm) influence \nthe ability to identify morphologically functional classes within the RPAS imagery. 2) test the \naccuracy at which different morphological functional trait classes of vegetation could be digitized \nfrom remotely sensed imagery, highlight which classes had the highest and lowest accuracy \nand try to explain why. 3) Investigate if RPAS can be used to map out vegetation \ncomposition and configuration to replace ground based surveys. 4) Determine across an \nelevation gradient within the subregion groups (subalpine, montane and upper foothills) if there \nare any significant landscape metrics patterns that change across these subregions using \nelevation as a controlling variable. Flights were conducted with RPAS to collect imagery with a \nresolution of 2 cm and 3 cm then classified into digitized classes that represent the \nmorphological structure of different vegetation across 18 peatland. 13 different features were \nclassified in the 18 peatlands. All 18 peatland boundaries were delineated using slope, which \nremoved classes such as roads, objects, culverts, and bridges. The delineated peatlands were \nthen run through a landscape metric package in R to determine spatial patterns of vegetation at \nboth landscape and class level. Landscape Metrics revealed composition and configuration \ncharacteristics that were significant when plotted against elevation for landscape level metrics. \nReplication of the results once accuracy has been increased using either higher resolution \nimagery or other sensors to determine validity of the results is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».